【摘 要】
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Classification using high-dimensional features arises frequently in many contemporary statistical studies such as tumor classification using microarray or o
【机 构】
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University of Southern California
【出 处】
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2009 International Conference on Financial Statistics and Fi
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Classification using high-dimensional features arises frequently in many contemporary statistical studies such as tumor classification using microarray or other high-throughput data.The impact of dimensionality on classifications is largely poorly understood.In a seminal paper,Bickel and Levina (2004) show that the Fisher discriminant performs poorly due to diverging spectra and they propose to use the independence rule to overcome the problem.
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